Meta「透视」AI思维链：CRV推理诊断，准确率达 92%！

Meta FAIR团队提出CRV方法，通过替换MLP为Transcoder层，首次实现对AI推理过程的可视化追踪。利用生成的动态归因图作为“推理指纹”，系统可在算术任务中以92.47% AUROC精度预测错误，较此前提升显著。实验显示，错误源于结构性电路异常，且可通过干预神经元修正输出。尽管受限于计算成本与模型规模，CRV仍标志着AI可解释性的重要突破，为实现可控智能提供新路径。
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